Logistic回归模型和决策树模型在急性胰腺炎复发分析中的应用研究

摘要：

目的:评估logistic回归模型和卡方自动交互检测决策树模型预测急性胰腺炎复发的价值。方法:回顾分析2021年6月至2022年6月在江南大学附属医院接受治疗的急性胰腺炎患者临床资料。共纳入364例患者，其中男性219例，女性145例，年龄范围19~91岁，中位年龄53岁。364例患者中急性胰腺炎独立发作2次及2次以上者纳入复发组(
n＝63)，首次发作纳入首发组(
n＝301)。单因素和多因素logistic回归分析急性胰腺炎复发的影响因素，同时决策树模型分析急性胰腺炎复发的影响因素。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析两种模型对急性胰腺炎复发的预测效果。
结果:多因素logistic回归分析显示，年龄(
OR＝0.969，95%
CI：0.949~0.990，
P＝0.004)、体质量指数(
OR＝1.142，95%
CI：1.059~1.232，
P＝0.001)、伴高脂血症(
OR＝3.034，95%
CI：1.543~5.964，
P＝0.001)是急性胰腺炎复发的独立影响因素。模型预测复发的准确率为83.2%(303/364)。决策树模型分析显示，伴高脂血症、体质量指数是急性胰腺炎复发的影响因素，模型预测复发的准确率为82.7%(301/364)。Logistic回归模型预测复发ROC曲线下面积大于决策树模型(0.776比0.730，
Z＝2.02，
P＝0.043)。
结论:Logistic回归模型及卡方自动交互检测决策树模型可以预测急性胰腺炎复发，建议将两种模型结合使用，更好地指导临床实践。

关键词：胰腺炎、复发、影响因素

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资助基金：无锡市社会发展科技示范工程项目N20201003;无锡市"双百"中青年医疗卫生拔尖人才培养计划BJ2020045;无锡市转化医学研究所项目LCYJ202218;Wuxi Social Development Technology Demonstration ProjectN20201003;" Double Hundred" Young and Middle-aged Medical and Health Talents of WuxiBJ2020045;Wuxi Translational Medicine Research InstituteLCYJ202218

在线出版日期：2024-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：669-673